서드 파티 데이터의 제한이 강화되면서, 퍼스트 파티 데이터의 중요성이 커지고 있습니다. 특히 웹툰 플랫폼에서는 사용자의 열람 기록, 선호 장르 등의 데이터를 기반으로 개인화된 서비스를 제공해 사용자 만족도와 유지율을 높일 수 있습니다. 최근 구글의 서드 파티 쿠키 지원 종료 계획 보류에도 불구하고, 쿠키리스 마케팅이 점차 중요한 시대가 다가오고 있습니다. 이번 글에서는 웹툰 플랫폼이 퍼스트 파티 데이터를 활용해 경쟁력을 강화하고, 프로덕트 분석 툴로 실질적인 성과를 내는 방법을 소개합니다.

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🎨 서드 파티 데이터와 퍼스트 파티 데이터의 차이

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서드 파티 데이터는 사용자가 직접 방문한 사이트가 아닌 다른 제3자가 수집한 데이터를 말합니다. 주로 쿠키를 통해 수집되며, 사용자의 웹 활동 정보를 기반으로 광고 타겟팅에 활용되었습니다. 하지만 사용자 개인 정보 보호 이슈가 커지면서 서드 파티 쿠키에 대한 규제가 강화되고 있습니다.

퍼스트 파티 데이터는 기업이 자사 웹사이트나 앱에서 직접 수집하는 데이터로, 웹툰 플랫폼에서 사용자가 어떤 콘텐츠를 보고, 어떤 장르를 선호하는지, 열람 시간은 어떤지를 파악할 수 있는 중요한 정보입니다. 이 데이터를 기반으로 플랫폼은 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.

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🌐 쿠키리스 시대와 퍼스트 파티 데이터의 역할

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서드 파티 쿠키가 점점 사라지면서, 기업들은 자사에서 직접 수집한 퍼스트 파티 데이터에 의존하게 되었습니다. 구글의 서드 파티 쿠키 지원 종료가 보류되었지만, 향후 언제든지 정책이 변경될 가능성이 있어 기업들은 미리 쿠키리스 마케팅 준비를 서두르고 있습니다.웹툰 플랫폼은 퍼스트 파티 데이터를 활용해 사용자의 열람 습관, 선호 장르 등을 분석하여 개인화된 추천 시스템을 구축하고, 사용자 이탈률을 줄이며 경쟁력을 높일 수 있습니다.

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👥 사용자 행동 데이터를 바탕으로 개인화된 웹툰 추천 제공

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퍼스트 파티 데이터를 활용하면 웹툰 플랫폼은 사용자의 행동을 상세히 분석하여 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 사용자가 원하는 콘텐츠를 쉽게 찾도록 도와주는 동시에, 구독 전환과 사용자 만족도를 높이는 것이 가능해집니다.

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이를 위해 다음과 같은 로그 이벤트 데이터를 수집합니다:

• webtoon_open: 사용자가 특정 웹툰을 열람한 이벤트
• webtoon_finish: 사용자가 웹툰을 끝까지 완독한 이벤트
• search_keyword: 사용자가 검색한 키워드
• genre_click: 사용자가 특정 장르 카테고리를 클릭한 이벤트
• time_spent: 사용자가 웹툰 열람에 소요한 시간

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분석 방법:

이러한 로그 이벤트를 통해 사용자의 열람 패턴과 행동 흐름을 분석할 수 있습니다. 이 분석은 크게 두 가지 단계로 나뉩니다.

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퍼널 분석:

• 목표: 사용자가 웹툰 열람에서 완독에 이르기까지의 과정을 단계별로 나누어 이탈률을 분석하는 것입니다.
• 적용 방법: 예를 들어, webtoon_open → webtoon_finish 사이의 이탈률을 분석하여, 사용자가 주로 어느 구간에서 웹툰 열람을 중단하는지를 파악할 수 있습니다. 이 정보를 기반으로 사용자가 해당 장르나 웹툰을 끝까지 보지 않는 이유(예: 스토리 전개가 느리거나, 특정 챕터에서 관심이 떨어짐)를 분석하여 맞춤형 개선을 할 수 있습니다.
• 실제 적용: 특정 장르(예: 판타지)를 자주 보는 사용자가 chapter_complete 이벤트에 도달하지 못하고 time_spent 이벤트에서 웹툰 열람을 중단하는 경우, 해당 사용자에게 비슷한 장르의 다른 인기 웹툰을 추천하거나 더 짧은 분량의 웹툰을 제안하여 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

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추천 알고리즘 최적화:

• 목표: 사용자의 선호 장르와 키워드를 분석하여, 개인 맞춤형 웹툰 추천을 더욱 정교하게 만드는 것입니다.
• 적용 방법: search_keyword 및 genre_click 이벤트를 기반으로 사용자가 주로 검색하는 키워드와 클릭한 장르를 파악한 후, AI 기반 추천 알고리즘을 적용해 비슷한 스타일의 웹툰을 사용자에게 제안할 수 있습니다. 예를 들어, 판타지 장르를 자주 검색하는 사용자는 해당 장르의 최신 작품이나 인기 있는 신작을 추천받을 수 있습니다.
• 실제 적용: 사용자가 자주 검색하는 키워드를 통해 그들의 관심사를 파악하고, 이를 기반으로 새로운 판타지 웹툰이나 비슷한 세계관을 가진 웹툰을 추천함으로써 사용자가 플랫폼에 더 오랫동안 머물도록 유도할 수 있습니다.

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📊 사용자 참여 데이터를 분석하여 이탈률 감소 및 리텐션 향상

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리텐션 분석은 사용자가 처음 웹툰을 열람한 후 얼마나 자주 재방문하는지를 측정하는 중요한 지표입니다. 이는 사용자 충성도를 확인하고, 이탈률을 줄이기 위한 전략을 수립하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 리텐션 분석을 통해 사용자의 재방문 빈도와 패턴을 파악하면, 장기적인 사용자 유지 전략을 구체적으로 세울 수 있습니다.

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이를 위해 아래와 같은 로그 이벤트를 분석합니다:

• pp_open: 사용자가 앱을 실행한 이벤트
• webtoon_open: 사용자가 웹툰을 열람한 이벤트
• chapter_complete: 사용자가 웹툰의 특정 챕터를 완독한 이벤트

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분석 방법:

리텐션 분석에서는 사용자가 특정 시점에 웹툰을 처음 열람한 후 다시 방문하는지 Day 1, Day 7, Day 30 리텐션을 통해 측정합니다. 예를 들어, Day 1 리텐션은 사용자가 웹툰을 처음 열람한 다음날 재방문했는지 확인하는 지표이며, Day 7과 Day 30은 각각 일주일과 한 달 후의 재방문율을 의미합니다.

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분석 절차:

1. 리텐션 그래프 작성:
   • 사용자의 app_open 및 webtoon_open 이벤트를 기반으로 리텐션 곡선을 작성하여, 특정 시간대 이후 재방문율이 어떻게 변화하는지 시각화할 수 있습니다.
   • 예를 들어, Day 1 리텐션에서 사용자가 높은 비율로 다시 방문하지만, Day 7에서 급격히 하락한다면, 이탈률이 높은 시점이 Day 7임을 알 수 있습니다. 이를 통해 주간 재방문을 유도할 수 있는 조치가 필요함을 인지할 수 있습니다.
2. 이탈 원인 분석:
   • 리텐션 분석 결과 Day 7에서 사용자의 이탈이 집중적으로 발생하는 경우, chapter_complete 이벤트를 통해 사용자가 웹툰의 특정 챕터에서 더 이상 열람하지 않는 패턴을 분석할 수 있습니다.
   • 만약 사용자가 챕터의 특정 구간에서 완독하지 못하고 중단하는 경향이 있다면, 해당 구간에서의 스토리 전개 문제, 웹툰 속도 저하, 혹은 UX/UI 문제일 수 있습니다. 이를 기반으로 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.
3. 재방문 유도 전략:
   • Day 7 리텐션이 낮은 경우, 맞춤형 푸시 알림을 통해 사용자를 다시 플랫폼으로 유도할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 webtoon_open 후 chapter_complete에 도달하지 못한 경우, 푸시 알림을 통해 새로운 챕터가 업데이트되었거나, 다른 추천 웹툰을 제안하는 방식을 사용할 수 있습니다.
   • 특정 사용자가 일주일간 웹툰을 열람하지 않았을 때, 그동안 업데이트된 새로운 웹툰 또는 사용자가 선호할 만한 비슷한 장르의 인기 웹툰을 추천하는 푸시 알림을 전송함으로써 재방문율을 높일 수 있습니다.
4. 리텐션 개선 방안:
   • 맞춤형 콘텐츠 추천: 사용자가 처음 열람한 웹툰이 만족스럽지 못했을 경우, AI 기반 추천 알고리즘을 통해 더 나은 웹툰을 제안하는 것이 중요합니다. 특히 chapter_complete 이벤트를 통해 완독률이 높은 웹툰이나 사용자가 선호하는 장르의 웹툰을 추천하여 재방문을 유도할 수 있습니다.
   • 콘텐츠 업데이트 알림: 사용자가 열람하던 웹툰의 새로운 에피소드가 업데이트되면, 이를 즉시 알려주는 방식으로 Day 7 리텐션을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 자주 열람하던 웹툰의 새로운 에피소드가 공개되었을 때, 자동으로 알림을 보내어 재방문을 촉진할 수 있습니다.

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🔄 크로스 프로젝트 분석을 통한 웹-앱 사용 패턴 최적화

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웹툰 플랫폼은 웹과 앱에서 사용자의 다양한 행동 데이터를 추적할 수 있습니다. 이를 크로스 프로젝트 분석을 통해 통합적으로 분석하면, 웹과 앱에서 발생하는 사용자 행동의 차이점을 파악하고 각각의 사용자 경험을 최적화할 수 있습니다. 웹과 앱은 각각 다른 사용 환경을 제공하기 때문에, 두 채널에서의 사용자 활동을 비교하여 개인화된 서비스를 강화하는 것이 중요합니다.

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이를 위해 아래와 같은 로그 이벤트를 분석합니다:

• webtoon_open: 사용자가 웹 또는 앱에서 웹툰을 열람한 이벤트
• app_open: 사용자가 앱을 실행한 이벤트
• page_load_time: 페이지가 로드되는 데 걸린 시간

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분석 방법:

1. 웹과 앱 간 사용 패턴 비교
   • 목표: 웹과 앱에서 사용자들이 어떻게 상호작용하는지 분석하고, 각 플랫폼의 사용 패턴을 파악하는 것입니다.
   • 적용 방법: webtoon_open 이벤트를 활용해 사용자가 웹에서 웹툰을 열람하는지, 앱에서 주로 사용하는지 파악할 수 있습니다. app_open 데이터를 통해 사용자가 앱에서 웹툰을 더 자주 소비한다면, 앱 환경에서 추천 시스템을 강화할 수 있습니다. 반대로, 웹에서는 검색 기능을 더 자주 사용하는 경우, 웹에서는 검색 UX를 개선하고 개인화된 검색 결과를 제공하는 방식으로 최적화할 수 있습니다.
2. 페이지 로드 시간 분석을 통한 UX 개선
   • 목표: 사용자가 웹과 앱에서 겪는 로드 시간을 비교하여, 각 채널에서 더 나은 성능을 제공하는 방법을 찾는 것입니다.
   • 적용 방법: page_load_time 데이터를 분석하여, 웹과 앱 중 어느 쪽에서 페이지 로드 시간이 더 느린지 파악할 수 있습니다. 만약 앱에서의 로드 시간이 길다면, 앱 최적화를 통해 로드 속도를 개선하고, 사용자 이탈을 줄일 수 있습니다. 특히, 로드 시간이 짧을수록 사용자는 더 많은 콘텐츠를 소비할 가능성이 높기 때문에, 로드 시간은 사용자 경험에 중요한 요소입니다.
3. 사용자 선호도에 따른 채널별 기능 최적화
   • 목표: 웹과 앱에서 사용자가 주로 이용하는 기능을 파악하고, 각 채널에 맞는 최적화된 경험을 제공하는 것입니다.
   • 적용 방법: 웹에서 검색 기능이 많이 사용되는 경우, 검색 결과에서 사용자 맞춤형 웹툰을 추천하는 방식으로 UX를 개선할 수 있습니다. 반면, 앱에서는 추천 콘텐츠 기능을 강화하여, 사용자 관심사에 맞는 웹툰을 실시간으로 제공할 수 있습니다. 이를 통해 사용자들이 각 채널에서 자신에게 맞는 콘텐츠를 더 쉽게 찾을 수 있도록 지원합니다.

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크로스 프로젝트 분석을 통해 웹과 앱에서의 사용 패턴 차이를 정확히 파악함으로써, 웹툰 플랫폼은 두 채널 간 일관된 사용자 경험을 유지하면서도 각 플랫폼의 특성에 맞는 최적화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 사용자의 참여도를 높이고, 웹과 앱 모두에서 장기적인 사용자 충성도를 유지할 수 있습니다.

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🧪 A/B 테스트를 통한 사용자 경험 개선

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A/B 테스트는 두 가지 버전의 추천 시스템, 레이아웃, 또는 기능을 제공하여 어떤 방식이 더 나은 사용자 참여와 성과를 내는지 비교 분석하는 중요한 방법입니다. 이를 통해 최적의 사용자 경험을 제공할 수 있도록 플랫폼을 지속적으로 개선할 수 있습니다.

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이를 위해 아래와 같은 로그 이벤트를 분석합니다:

• layout_version: 사용자에게 제공된 레이아웃 버전 정보
• user_engagement_score: 각 레이아웃에서 사용자가 얼마나 적극적으로 참여했는지를 나타내는 지표

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여기서 user_engagement_score은 가중치 기반 지표로 각 회사마다 구하는 방식은 다양할 것 같습니다.

일반적인 user_engagement_score 계산에 활용되는 요소들은 아래와 같습니다.

• Page Views: 사용자가 몇 개의 웹툰을 열람했는지, 페이지 전환 수를 반영합니다.
• Time Spent: 사용자가 플랫폼에 머문 총 시간입니다. 오래 머무를수록 점수가 높아집니다.
• Likes: 사용자가 웹툰을 좋아요 표시한 횟수입니다. 콘텐츠와의 상호작용을 반영합니다.
• Comments: 댓글을 작성한 횟수로, 참여도를 나타냅니다.
• Webtoon Completion: 사용자가 웹툰을 완독했는지 여부에 따라 가중치가 부여됩니다.

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분석 방법:

1. 테스트 설계 및 실행
   • 목표: 두 가지 레이아웃 또는 추천 시스템 중 어느 것이 사용자에게 더 나은 경험을 제공하는지 확인하는 것입니다. 이를 위해 사용자를 두 그룹으로 나누어 A 그룹에는 레이아웃 A, B 그룹에는 레이아웃 B를 제공하며, 각 그룹에서 발생하는 user_engagement_score를 비교합니다.
   • 적용 방법: layout_version 이벤트를 통해 각 사용자에게 어떤 버전의 레이아웃이 제공되었는지 추적하고, user_engagement_score로 사용자의 참여도를 측정합니다. 예를 들어, 레이아웃 A는 인기 웹툰을 먼저 추천하고, 레이아웃 B는 개인화된 추천을 강조하는 방식으로 차이를 둘 수 있습니다.
2. 성과 비교
   • 목표: 두 레이아웃에서 구매 전환율, 완독률, 참여 시간 등을 분석하여 더 효과적인 레이아웃을 선택하는 것입니다.
   • 적용 방법: user_engagement_score를 기반으로, 어느 레이아웃에서 사용자가 더 많은 웹툰을 읽거나, 더 긴 시간을 웹툰 플랫폼에 머물렀는지 분석합니다. 또한, webtoon_finish 이벤트를 활용해 완독률을 측정하고, 어떤 버전에서 사용자가 더 많은 웹툰을 끝까지 읽는지 확인합니다.
3. 최종 선택 및 최적화
   • 목표: A/B 테스트 결과에 따라, 최종적으로 더 나은 성과를 보인 버전으로 전환하여 전체 사용자에게 제공하는 것입니다.
   • 적용 방법: 예를 들어, 레이아웃 B가 더 높은 구매 전환율과 참여 시간을 기록했다면, 이를 플랫폼의 기본 레이아웃으로 적용하고, 추천 알고리즘 또한 개인화된 추천 방식을 강화할 수 있습니다. 테스트 과정에서 발견된 사용자의 선호 패턴을 바탕으로 추가 최적화도 가능합니다.

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실제 적용 예시:

1. 추천 시스템 비교
   • A/B 테스트 설정: A 그룹에는 인기 웹툰 추천 시스템, B 그룹에는 개인화된 추천 시스템을 제공합니다.
   • 결과 분석: A 그룹에서 더 높은 완독률이 나왔다면, 인기 웹툰 기반 추천이 사용자 참여에 더 효과적이라는 결론을 내릴 수 있습니다. 반면, B 그룹에서 구매 전환율이 높다면 개인화 추천이 더 효과적일 수 있습니다.
   • 적용 결과: 구매 전환율이 더 높은 개인화 추천 시스템을 전체 사용자에게 적용하여, 장기적인 매출 증가와 사용자 만족도를 향상시킬 수 있습니다.
2. 레이아웃 비교
   • A/B 테스트 설정: A 그룹에는 전통적인 카드형 레이아웃, B 그룹에는 스크롤 기반 레이아웃을 제공합니다.
   • 결과 분석: B 그룹의 사용자들이 더 오래 콘텐츠를 소비하고 user_engagement_score가 높다면, 스크롤형 레이아웃이 사용자 경험을 개선하는 데 더 효과적일 수 있습니다.
   • 적용 결과: 사용자들이 더 쉽게 콘텐츠에 몰입할 수 있도록 스크롤형 레이아웃으로 변경해 웹툰 완독률을 높일 수 있습니다.

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결론: 퍼스트 파티 데이터로 웹툰 플랫폼의 경쟁력 극대화하기

퍼스트 파티 데이터는 웹툰 플랫폼에서 개인화된 사용자 경험을 제공하고, 비즈니스 성장을 촉진하는 중요한 자산입니다. 이를 통해 플랫폼은 사용자의 행동을 실시간으로 분석하고, 맞춤형 추천을 제공하며, 이탈률을 줄이고 사용자 충성도를 높일 수 있습니다. 또한, 웹과 앱 간의 교차 분석을 통해 두 채널에서 일관된 사용자 경험을 유지하면서도 각 채널의 특성에 맞는 최적화된 서비스를 제공할 수 있습니다.

앞으로 쿠키리스 마케팅 시대가 도래함에 따라, 퍼스트 파티 데이터의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 웹툰 플랫폼이 성공하기 위해서는 이 데이터를 기반으로 한 정교한 분석과 개인화 전략이 필수적이며, 이를 뒷받침하는 프로덕트 분석 툴의 활용은 경쟁력을 강화하는 핵심 요소가 될 것입니다. 사용자 참여 분석, 리텐션 향상, 그리고 A/B 테스트를 통해 지속적으로 최적화된 사용자 경험을 제공하는 것이 웹툰 플랫폼의 장기적인 성공을 보장하는 길입니다.